5일 전 · ai

우리가 AI 발전의 경계를 계속 확장함에 따라, I

AI 발전의 한계를 계속해서 확장해 나가면서, 나는 편견이라는 기존의 영역을 넘어 생각하도록 도전하는 질문을 제시합니다: 우리가 …을 만들 수 있을까요?

5일 전 · ai

[Paper] QFed: 파라미터-컴팩트 양자-클래식 연합 학습

헬스케어, 금융, 과학 연구와 같은 분야에 걸친 조직과 기업은 점점 더 collective intelligence를 추출해야 할 필요가 있다...

5일 전 · ai

AI 모델이 고난이도 수학 문제를 풀기 시작한다

GPT 5.2가 출시된 이후, AI 도구는 고급 수학 분야에서 피할 수 없게 되었습니다....

5일 전 · ai

[Paper] Fast-ThinkAct: 효율적인 Vision-Language-Action 추론을 위한 Verbalizable Latent Planning

Vision-Language-Action (VLA) 작업은 복잡한 시각 장면에 대한 추론과 동적인 환경에서 적응형 행동을 실행하는 것을 요구한다. 최근 연구들은 …

5일 전 · ai

[Paper] Transformer 언어 모델을 위한 Value-Aware 수치 표현

Transformer 기반 언어 모델은 종종 수학적 추론 벤치마크에서 강력한 결과를 달성하지만 기본적인 수치 이해에서는 여전히 취약합니다...

5일 전 · ai

[Paper] ShortCoder: 지식 강화 구문 최적화 기반 토큰 효율적인 코드 생성

Code generation tasks는 사용자 요구사항을 executable code로 자동 변환하는 것을 목표로 하며, 수동 개발 노력을 크게 줄이고 ...

5일 전 · ai

[Paper] LLMs can Compress LLMs: 에이전트에 의한 적응형 프루닝

대규모 언어 모델(LLM)이 계속 확장됨에 따라, 사후 훈련 프루닝은 계산 비용을 줄이면서 성능을 유지하는 유망한 접근법으로 떠올랐습니다.

5일 전 · ai

[Paper] Contrastive Geometric Learning이 통합된 구조 및 리간드 기반 약물 설계를 가능하게 한다

Structure-based와 ligand-based 계산 약물 설계는 전통적으로 별개의 데이터 소스와 모델링 가정에 의존해 왔으며, 이는 두 접근법의 공동 활용을 제한해 왔습니다.

5일 전 · ai

[Paper] 생성된 데이터로 라우팅: 주석 없는 LLM 스킬 추정 및 전문가 선택

대규모 언어 모델(LLM) 라우터는 주어진 입력에 대해 최적의 모델을 동적으로 선택합니다. 기존 접근 방식은 일반적으로 실제 라벨이 달린 데이터(ground‑truth labeled data)에 접근할 수 있다고 가정합니다.

5일 전 · ai

[Paper] 다중 작업 LoRA에서 작업 충돌을 직교 그라디언트 투영으로 분리하기

멀티태스크 학습(MTL)과 로우-랭크 어댑테이션(LoRA)의 결합은 대규모 언어 모델의 파라미터 효율적인 배포를 위한 유망한 방향으로 부상하고 있습니다.

5일 전 · ai

[Paper] 에이전틱 AI 접근 방식을 통한 공급망 중단 모니터링 자동화

현대 공급망은 지정학적 사건, 수요 충격, 무역 제한, 자연 재해 등으로 인한 중단에 점점 더 많이 노출되고 있습니다. 많은 경우…

5일 전 · ai

[Paper] 협업 Multi-Agent Test-Time Reinforcement Learning for Reasoning

멀티에이전트 시스템은 다양한 응용 분야에서 실용적인 LLM 기반 협업자로 진화했으며, 다양성과 교차 검증을 통해 견고성을 확보했습니다. 그러나, m...